Was ist OpenLedger?
#OpenLedger ist eine auf Blockchain basierende Plattform, die entwickelt wurde, um Probleme der Transparenz, Zuordnung und fairen Entlohnung im Ökosystem der künstlichen Intelligenz zu lösen. Sie wurde um 2024 von Pryce Adade-Yebesi, Ashtyn Bell und Ram Kumar gegründet, mit einer Seed-Finanzierungsrunde von 8 Millionen USD, geleitet von Polychain Capital und Borderless Capital.
Das Hauptziel von @OpenLedger ist es, Daten, Modelle und KI-Agenten zu ermöglichen, dezentrale Aktiva zu sein, sodass die Personen, die Daten oder Modelle beitragen, klar anerkannt und entlohnt werden, dank integrierter Mechanismen in der Blockchain.
Schlüsselkomponenten
Hier sind die grundlegenden Komponenten und Mechanismen, die OpenLedger zum Laufen bringen:
- Datanets: spezialisierte Datennetze (z. B. Daten aus einem bestimmten Sektor: Medizin, Kunst, Musik usw.). Die Nutzer laden Daten hoch, die Daten werden verarbeitet, gereinigt, überprüft, und diese Datensätze speisen spezialisierte Modellentwickler.
- Spezialisierte KI-Modelle: Ziel ist es nicht, mit großen generischen Modellen wie denen von OpenAI zu konkurrieren, sondern spezialisierte Modelle (SLMs, Specialized Language Models) zu erzeugen, die Nischen- oder spezifische Domänendaten verwenden.
- Proof-of-Attribution (PoA): Mechanismus, durch den in der Blockchain registriert wird, welche Daten einen Einfluss auf ein Ergebnis hatten, wer sie bereitgestellt hat usw. Dies ermöglicht es, Rechte und Belohnungen korrekt zuzuweisen, wenn Modelle beispielsweise Inhalte generieren, die auf diesen Daten basieren.
- "Payable AI": KI wird nicht nur verwendet, sondern die durch sie generierten Vorteile werden automatisch an die Beitragsleistenden (Datenanbieter, Modellentwickler) über Smart Contracts verteilt.
Unterscheidungsmerkmale im Vergleich zu anderen Projekten
Einige Dinge, die bei OpenLedger hervorstechen:
1. Fokus auf Zuschreibung. Viele Plattformen kämpfen mit der gerechten Entlohnung von Daten- oder Modellanbietern. OpenLedger stellt dies als zentrales Element in den Vordergrund.
2. Spezialisierung. Anstatt riesige allgemeine Modelle zu bauen, wird auf kleinere, spezifischere Modelle gesetzt, die effizienter sein können, leichter mit hochwertigen Daten trainiert werden können und weniger rechenintensiv sind.
3. Dezentralisierung und Transparenz. Nutzung der Blockchain zur Verfolgung von Beiträgen, Transparenz der Datennutzung und automatischer Verteilung von Belohnungen.
4. Klare wirtschaftliche Anreize. Nutzer haben einen greifbaren Anreiz, qualitativ hochwertige Daten beizutragen, weil sie verdienen können, wenn diese Daten in Modellen verwendet werden, die Wert erzeugen. Dies könnte die Qualität des KI-Datene kosystems verbessern.
Herausforderungen und Risiken
Wie jedes ehrgeizige Projekt steht OpenLedger vor mehreren Herausforderungen:
Privatsphäre und Schutz sensibler Daten. Wenn persönliche oder sensible Daten behandelt werden, gibt es rechtliche und ethische Themen: Zustimmung, Anonymisierung, lokale/internationale Vorschriften (z. B. DSGVO, Datenschutzgesetze in verschiedenen Ländern).
Richtigkeit und Qualität der Daten. Damit die Modelle gut funktionieren, müssen die Daten sauber sein, keine Vorurteile oder übermäßigen Lärm enthalten. Dies in dezentralen Netzwerken zu verwalten, kann komplex sein.
Skalierbarkeit. Die Registrierung von Zuschreibungen in der Blockchain, die Verwaltung mehrerer Beiträge, Modelle, die mit großen Datenmengen trainiert werden, usw., erfordert viel Verarbeitung, Speicherung und möglicherweise hohe Betriebskosten.
Wettbewerb und Differenzierung. Es gibt viele Projekte, die versuchen, KI und Blockchain zu integrieren oder Datamonetarisierung zu suchen. Zu zeigen, dass OpenLedger in der Praxis gut funktionieren kann, wird entscheidend sein.
Adoption. Überzeugen Sie die Teilnehmer, Daten hochzuladen, Modelle zu erstellen, der Plattform zu vertrauen; auch sicherstellen, dass die Modelle echten Wert für Nutzer oder Unternehmen schaffen, damit es eine funktionale Wirtschaft innerhalb des Ökosystems gibt.
Potentielle Anwendungsfälle
Einige Szenarien, in denen OpenLedger Auswirkungen haben könnte:
Medizinische Unternehmen, die spezifische Modelle mit klinischen Daten trainieren möchten, aber die Datenlieferanten (Krankenhäuser, Forscher) fair entlohnen.
Inhaltsanbieter, Fotografen, Musiker, digitale Künstler, die möchten, dass ihre Werke verwendet werden, um generative Modelle zu trainieren, und automatisch Tantiemen erhalten, wenn diese Werke als Inspiration oder Grundlage für die Generierung erscheinen.
KI-Anwendungen in sehr spezialisierten Sektoren (rechtlich, technisch, industriell), wo allgemeine Modelle nicht so gut funktionieren und spezifische Domänendaten entscheidend sind.
Autonome KI-Agenten (Bots, Assistenten usw.), die Daten von verschiedenen Mitwirkenden verwenden, und bei denen jeder eine proportionale Entschädigung erhalten sollte.
Status und nächste Schritte
OpenLedger hat bereits eine signifikante Anfangsfinanzierung.
Es gibt ein Testnetz, an dem man teilnehmen kann, indem man Daten beiträgt usw., auch wenn noch unklar ist, ob es bereits ein vollständig operationelles Hauptnetz gibt.
Die technischen Mechanismen wie Proof-of-Attribution, die "Datanets", Werkzeuge für Entwickler usw. werden entwickelt.
Fazit
OpenLedger scheint ein vielversprechendes Projekt zu sein, das ein reales Problem an der Schnittstelle von KI und Blockchain angehen möchte: die Zuschreibung und gerechte Entschädigung der Daten-/Modellbeitragsleistenden. Wenn es gut umgesetzt wird, könnte es die Art und Weise, wie KI-Modelle erstellt und monetarisiert werden, verändern und mehr Zusammenarbeit sowie höhere Datenqualität fördern.
Die Herausforderungen sind jedoch groß: technische, regulatorische, datenschutzrechtliche Gestaltung, Überzeugungsarbeit zur Adoption usw. Es ist entscheidend, aufmerksam auf ihre technischen Entwicklungen, reale Adoptionen und operative Anwendungsfälle zu sein, um ihren langfristigen Erfolg zu bewerten.
